浅谈交通运输行业与大数据的关系

A. 谈谈交通运输管理中信息技术的应用

谈谈交通运输管理中信息技术的应用

导语：随着我国社会经济的发展，人们的生活水平日益提高，越来越多的人开始购买交通运输工具，交通运输工具数量的增加，为交通运输的管理工作增加了一定的难度。

谈谈交通运输管理中信息技术的应用 篇1

【摘要】 交通运输是我国城镇建设和发展中的重要组成部分，在社会经济的发展中发挥着重要的作用。高效的交通运输能力，是我国推动区域经济同步发展的有效措施。信息技术是一项具有比较高的渗透性和集成能力的技术，在我国的社会经济发展中有着广泛的应用。在交通运输管理中应用信息技术，为交通运输信息系统的建立提供了充分的技术依据，可以实现交通运输资源的优化配置，减轻交通运输的交通压力。

【关键词】 交通运输;管理;信息技术;应用

随着我国社会经济的发展和科学技术的进步，信息化和网络化技术迅速发展，在我国的不同领域得到了广泛的应用。交通运输管理作为社会经济发展的一项重要基础设施，在我国的社会经济发展中，发挥了重要的作用。在交通运输管理中应用信息技术，可以提高交通运输的管理水平，实现交通运输的信息化发展。

1、信息技术在交通运输管理中应用的范围

交通运输的管理内容有很多，针对不同的方面实施有效的管理，才能全面的提高交通运输的管理水平，推动我国交通运输的发展。交通运输管理中对信息技术的应用，也包括很多不同的内容。例如，信息技术可以在交通运输管理中的车辆收费系统、车辆导航系统、智能警察、调度系统和交通事故处理系统中应用，发挥有效的作用，提高交通运输的管理水平，推动交通运输的发展。

1.1信息技术在车辆调度中的应用

车辆调度是交通运输管理中的重要组成部分，在交通运输的管理中，是一项比较困难的管理工作。随着我国社会经济的发展，人们的生活水平日益提高，越来越多的人开始购买交通运输工具，交通运输工具数量的增加，为交通运输的管理工作增加了一定的难度。信息技术的应用，为交通运输中的通讯联系提供了重要的技术支持，是交通运输车辆调度管理中有效的信息传递策略。信息技术在车辆调度中的应用，主要表现在交通运输之间通讯，已经从仅仅是提供听觉信息的语音传输逐渐实现可以提供视觉信息的信息传输。例如，信息技术中的交通运输车辆调度，可以直接对交通运输的车辆信息进行统计和分析，综合考虑之后，向不同的交通运输部门传递调度信息。

1.2信息技术在交通事故处理中的应用

交通运输的管理过程中，对交通事故的处理管理十分重要，是维持交通运输秩序的有效措施。随着我国交通运输事业的迅速发展，越来越多的人开始使用交通运输工具。因此，我国的交通拥堵状况比较严重。当某一时间段内，在一条道路中行驶的交通运输车辆过多的时候，或者交通信号灯发生故障的时候，就会容易造成交通运输事故。我国交通事故的频繁发生，需要交通运输管理部门加强对交通事故的管理。信息技术在交通事故处理的过程中，可以对交通事故的发生进行实验模拟，结合在事故现场所勘查到的资料，实现对交通事故的处理，可以提高交通事故处理的科学性和合理性。

2、信息技术应用过程中存在的理由

信息技术在交通运输的管理的应用过程中，可以提高交通运输的管理水平，保证交通运输的有效管理，实现交通运输管理的信息化发展。但是，在交通运输管理的信息化系统建立的过程中，对信息技术的应用，还存在一定的理由。例如，缺乏完善的信息技术考核制度、信息系统的整体规划不足等。

2.1缺乏完善的信息技术考核制度

信息技术在交通运输管理的应用过程中，可以建立信息化的交通运输管理系统，实现交通运输管理的信息化发展。但是，交通运输管理的过程中，一些管理人员对信息化的认识不足，没有建立完善的信息化考核机制，不能实现信息技术应用的良好效果。例如，一些交通运输管理部门，虽然在交通运输的管理过程中，实现了对信息技术的应用，但是却没有把对信息技术的应用纳入考核中。交通运输管理人员对信息技术的应用不够重视，影响了信息技术在交通运输管理中发挥的应用效果。

2.2信息系统的整体规划不足

随着社会经济的发展和科学技术的进步，人们对交通运输管理的要求正在不断提高。在交通运输的管理中应用信息化技术，可以提高交通运输的管理水平，推动交通运输管理的信息化发展。但是一些交通运输管理部门对信息技术的应用不足，投入的信息设备比较落后或者设备老化，在基层工作中网络的接入量比较差，设备的故障维护条件也受到一定的限制，不利于交通运输的信息化管理。

3、信息技术应用理由解决的有效措施

3.1提高信息化认识

在交通运输管理中加强对信息技术的应用，建立完善的信息考核制度，实现信息技术在交通运输管理中的有效运用，可以提高交通运输的管理水平，推动交通运输管理的信息化发展，适应更多的交通运输管理要求。在信息技术的应用过程中，交通运输管理部门应该提高对应用信息技术，实现信息化发展重要性的认识，采取有效的措施，实现信息技术在交通运输管理中的有效应用。例如，交通运输管理部门可以建立相关的信息技术应用管理机构和实施机构，及时的解决信息技术在交通运输管理应用过程中所出现的理由，保证信息技术在交通运输管理中的顺利应用，才能发挥信息技术的重要作用，实现交通运输的管理和信息化发展。

3.2实现多元化发展

交通管理的信息化建设和发展，需要发挥交通行业和社会各个方面的积极性，为交通运输的管理提供一些相关的政策和法规保障，形成多元化和多层次的发展模式。为了适应日益增加的交通运输管理要求，交通运输管理部门应该采取有效的措施，结合不同方面的交通运输管理内容和要求，为信息技术在交通运输管理中的应用提供良好的条件。随着信息技术的进步和发展，我国在应用信息技术的过程中，在很多的领域都实现了智能化发展。在交通运输的管理过程中，实现信息技术的应用，可以推动交通运输管理的信息化发展，实现交通运输管理的智能化发展。例如，交通运输管理部门在应用信息技术的过程中，可以在应用RFID技术，实现对交通的智能管理，应用ITS技术，实现对运输的智能管理。

3.3加强交通运输管理的基础工作

在交通运输管理中应用信息技术，是实现交通运输管理系统的智能化发展的有效途径，是交通运输管理的技术革新和内部管理机制的创新。实现信息化发展，不仅仅是在交通运输管理的过程中应用信息技术，还要转变交通运输的管理思想和理念，从基础工作中实现对信息技术的应用，加强对交通运输的管理。

4、总结

信息化和网络化时代的到来，为交通运输的管理提供了重要的技术支持。在交通运输的管理过程中，应用信息技术，可以提高交通运输的管理水平，推动交通运输管理的信息化发展，为交通运输管理的智能化发展奠定基础。

【参考文献】

[1]王磊.信息技术在交通运输管理中的'应用[J].现代商业，2007，31(21)：133-135.

[2]徐丽敏.浅谈加快道路运输管理信息化建设中存在的理由[J].大观周刊，2012，36(22)：14-15.

[3]刘俐娜.交通运输管理统计工作应用的信息化[J].新财经：理论版，2011，31(10)：89-90.

[4]刘冰.浅谈在道路运输系统中应用计算机信息技术的重要性[J].科技创新导报，2011，36(33)：231-232.

谈谈交通运输管理中信息技术的应用 篇2

摘要： 交通运输对提高我国国民经济水平具有十分重要的意义。提高交通运输的效率是我国一直以来的一个战略目标，随着我国计算机信息技术水平的不断提高，将计算机技术应用到交通运输领域中，为提升交通运输效率提供了一个可行性方案，一方面可以拓宽交通运输的管理空间，另一方面也可以满足社会发展对交通运输的总体要求。总之，为了保障交通运行的安全性和稳定性，引入计算机信息技术确有必要。

关键词： 交通运输；信息技术；应用

我国正处于高速发展的信息化时代，大量的信息不断地充溢着我们的生活，从中可以感受到信息技术的积极作用。将计算机信息技术融入交通运输工程，为我国交通运输业的发展提供了强有力的技术支撑，为我国实现交通强国这一目标提供了有力支持。对于交通强国来说，不只是要强交通，即建立现代交通运输体系；更在一定程度上对国家起到积极的促进作用，能够支撑国家重大战略的实施。现在，在高速公路总里程，以及高速铁路总里程方面，中国已经位列世界首位，并且在全社会客运量、货运量方面也走到了国际前列，将中国称之为交通大国名副其实。为了将交通工程信息技术发展的更好引入信息技术这一理念确有必要，只有这样我国的交通运输行业才能够不断地发展、完善，才能让我们的日常出行更加便利。

1我国信息技术的发展现状

1.1信息技术简介。信息技术主要是通过高端、机密的计算机应用技术对电路进行信息采集，然后对信息进行一系列的分析、处理，得出准确的信息数据。该技术主要以电子信息为基础，将多种电子设备融为一体，形成高端的电子信息工程。在现代社会中，信息技术应用的范围十分广泛，像大数据分析、军事科技、云计算、信息管理等多种行业都可以看到信息技术的身影。所以，国家十分重视信息技术的发展及应用，相信信息技术行业未来的发展前景十分美好。1.2信息技术发展的重要性。信息技术在我国的发展十分广阔，在军事领域、科技领域、生活领域、经济领域等多方面都可以应用信息技术，推动了我国社会的不断发展。信息技术可以帮助我国收集、分析、整合各方面的信息，维护社会的治安，对军队或是执法部门的积极意义十分远大；信息技术还可以不断地推动我国科技领域的发展，为科技的发展提供便利；信息技术还在不断地影响着人们的日常生活，为人们的日常生活提供了方便，改善工作效率，促进社会的良性发展，不断地提高我国的经济水平。总而言之，信息技术对人们的日常生活甚至是国家的未来发展都具有深远的影响，所以我国未来要不断提高对信息技术发展的重视，让信息技术在各行各业发挥更大的价值。

2信息技术在交通运输工程中应用的价值与意义

2.1有利于我国现代物流行业的发展。随着科技的不断发展，各行各业也随之不断进步。将信息技术在物流行业进行应用，对发展势头正盛的物流行业起到积极的促进作用，物流行业中的交易、运输、储存三大重点模块都可以运用到信息技术，通过信息技术对物品的运输过程进行监控、管理，增强物流的管控性。信息技术在物流运输管理中的价值主要体现在电子商务的发展，电子商务的兴起给物流行业带来更大的发挥空间，为实现物流行业的重大价值奠定了基础。2.2促进交通运输工程管理的科学性。信息技术的融入使得交通工程管理更加科学、全面。信息技术主要是通过把收集到的各方面信息进行分析、整合、再分配，然后输出到交通运输的各个环节，使交通运输管理更加科学、规范、有章可循。在交通工程运输过程中使用信息技术，还可以对重要信息进行提炼、监控，比如对各个路段实际情况进行实时监控，提高交通运输工程的运行效率，减少意外事故发生的可能。

3信息技术在我们国家交通运输管理工作中的实际应用

3.1信息技术在车辆管理中的具体应用（EVR）。车辆管理主要表现在车辆收费、车辆导航、车辆调度三个方面。在车辆收费中使用信息技术可以建立信息化的车辆收费系统，整个系统应该包括车辆识别系统、车道系统、监控系统和计算机网络系统四个部分，只有这样才可以在实际收费过程中用计算机将人工取代，将车辆收费变得更加智能与高效，大大节省了过往车辆的通行时间，保障了交通的顺利通行，提高了车辆管理中车辆收费这一环节的工作效率。另外，在车辆导航中应用信息技术可以更加准确的测量出车辆彼此之间空间距离的远近，可以为车主提供安全距离的范围，保障行车安全。在车辆调度中信息技术可以起到的主要作用就是收集信息，传输给信息使用部门，实现车辆调度的合理性、科学性。3.2电子不停车收费（ETC）。电子不停车收费系统（ETC）是交通运输管理中一个较新的应用，是一种自动识别过往车辆的收费系统。在城市的很多方面都可以看到ETC的具体应用，如高速公路、隧道、大桥等进出站口，甚至有些城市的收费停车场也使用到ETC。使用ETC系统可以减少收费人员的工作量，收费人员不用进行任何收费操作，驾驶员也不用停车就可以自动根据记录时间长短进行收费扣款，大大缓解了收费口的交通压力。3.3信息技术在交通事故现场还原中的应用。在传统的交通事故中，主要是有交警对事故现场进行勘察，分析事故发生的原因，人为地根据勘察的结果进行合理推断，分析出事故的责任认定，这种交通事故处理方式有人为的主观性，很大程度上影响责任认定的准确程度。然而，在交通事故的处理过程中应用信息技术可以调取事故发生时的图像、视频信息，还原事故现场，交警就可以更为客观、准确的处理交通事故，极大程度上避免了主观因素的影响。3.4城市交通调度管理系统（TMS）。城市车辆调度管理系统又称TMS，是城市智能交通系统中非常重要的一部分。主要是通过信息技术对道路交通信息各种实时情况进行收集，并以此分析车辆行驶路线通畅程度，以此来规划最为顺畅的出行方式，避免交通拥堵，提高车辆行驶速度，实现城市的智能交通成果。3.5在轨道交通中的应用。轨道交通中的通信必须保证运营管理的高效、准确，以此来保证列车的正常运行、保证列车的各种调配、保证所提供的服务质量，所以在城市轨道交通领域中不论是国内还是国外，都融合了许多先进的通信技术，以保障信息在传输、使用过程中能够快速运行。比如在通讯技术中应用信号系统，可以形成自动化的信息系统，自动完成信息的传输、分析、指挥和控制。通讯与计算机及其网络紧密结合，可以形成集现代化运营、管理于一体的服务系统。轨道交通中对通信的要求不仅局限在电话语音、信息方面，更多的表现在数据、图像、监控信号的传输处理方面。所以通信必须满足可以提供多种通信方式的服务，多种通信方式相结合，合成一个完整的轨道交通通信网络。运行中的列车处于一个动态的过程，在站点与站点之间列车在运行中若想要进行通信只在站点之间建立有线电话通信和数据通信是不够的，必须要引入无线通讯技术和卫星通信技术以及移动通信技术的网络，在室内进行通讯时还可以将光线通信技术与程控交换技术相结合，保障各个角落都可以进行通信的网络，极大程度上提高了通讯的及时性与准确性，为列车的安全行驶提供有力支撑。交通工程中的通信技术已经深入到我们生活之中，比如在城市地铁上、地铁站台中来回滚动传递信息的数字化显示屏，使乘客能够十分容易掌握自己的出行信息，这种信息技术带来的人性化改变大大方便了我们的日常生活，提高了日常出行的效率与准确性。3.6其他的信息技术。信息技术在交通运输工程中的应用不仅仅局限在以上几个方面。如企业计算机管理信息技术GMS和全球定位系统GPS以及MCS移动通讯技术中都有使用信息技术。企业计算机管理信息技术GMS多与卫星通讯系统相结合使用，形成全球移动通讯技术，该技术的出现实现了人们的跨地域交流。GPS技术最早是由美国发明在军事领域中使用的，随着社会的进步，GPS技术被应用到民间的许多领域中，比如运动导航、周边信息查询、大地测量等多种领域，都是通过使用信息技术基于定位或者定位延伸为原理的。信息技术已经融入到我们的生活当中，不仅仅是交通运输方面，还有很多其他方面也依靠信息技术的发展。

4结束语

总而言之，在信息化时代，信息技术应用领域越来越多，在各行各业中都能看到信息技术的身影，信息技术的实用价值是不可估量的，尤其是对交通工程方面的意义十分巨大。在交通工程中使用信息技术不仅可以提高交通工程的运输效率，提升经济效益；还可提高交通工程的管理能力，提升我国交通运输工程的竞争水平；更在一定程度上保证了交通运输的安全，保障了人的生命财产安全，促进我国社会的和谐发展。

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B. 浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识

【导读】可以说，我们每天都被大量的数据充斥着，生活以及工作时时刻刻离不开数据也离不了数据，不过在大数据领域里，数据分析、数据挖掘以及大数据他们是不一样的，很多人在刚入门的时候，这几个概念经常会分不清，问十个人这几个词的意思，你可能会得到十五种不同的答案。今天小编就通过一种比较牵线的例子来和大家聊聊对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识。

首先来介绍一下数据与信息之间的区别。

数据是什么，信息又是什么，其实最本质的区别就是，数据是存在的，有迹可循的，不需要进行处理的，而信息是需要进行处理的。

例如你想要为家里买一个新衣柜，那么首先就是要去测量室内各处的长、宽、高，对于这些数据，只要我们测量就可以得到准确的值，因为这些数据是客观存在的，这些客观存在的值就是数据。

而信息却不同，你来到家具商场购买衣柜，你会说，我们放3米的衣柜放在房间刚刚好，2米的有些短，看着不大气，4米的又太大了，不划算。那这种就属于信息，这些时候经过大脑进行了思考，进行了主观判断的，而你得出这些信息的依据就是那些客观存在的数据。

其次，数据分析是对客观存在的或者说已知的数据，通过各个维度进行分析，得出一个结论。

例如我们发现公司的APP用户活跃度下降：

从区域上看，某区域的活跃度下降的百分比

从性别方面看，男生的活跃度下降的百分比

从年龄来看，20岁~30岁的活跃度下降的百分比

等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。

数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。而且更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系

因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

例如一个人想找一个女朋友，他可以很快很容易的了解到其外在相关因素情况，例如身高、体重、收入、学历等情况，但是他没有办法从这些数据中知道这个女孩是否适合自己、她的性格与自己是否能够相处融洽……这时我他就需要从一些日常行为的数据进行推断，一种是主观的推断，他觉得、他估计、他认为，能不能在一起。

另一种是客观+主观的推断，比如整合社交平台数据(可以知道朋友圈、微博的日常内容、兴趣爱好等等)，和自己的行为进行数据挖掘，来看看数据内在的匹配度有多少，这时候，他就可以判断出，他们在一起的概率有99%，从而建立信心，开始行动.....

当然统计学上讲，100%的概率都未必发生，0%的概率都未必不发生，这只是小概率事件，不要让这个成为你脱单的绊脚石。

最后，思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设

分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确

什么变量都要，先从模型的意义上选变量(大而全，多而精)，之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。

C. 得数据者得天下——浅谈大数据思维

“三分技术，七分数据”，今后得数据者得天下。

维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。

什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为：

需要全部数据样本而不是抽样；

关注效率而不是精确度；

关注相关性而不是因果关系。

阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如：

“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”

“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”

“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

大数据在投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

D. 工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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E. 大数据来自哪里大数据会去哪里

大数据来自哪里?大数据会去哪里?
初识大数据，首先我们需要知道什么是大数据呢？用通俗一点的话来说就是一堆一堆又一堆的、海量的数据。通过网络我们知道“大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。”
在当下的互联网飞速发展的时代，任何一个技术都是为了达到某种目的而发展的，而大数据从根本上来说就是为了做决定存在的，大数据为企业的决策提供有力的依据。比如市场方针的制定，精准营销的目标群体、营销数据等等。大数据的存在不仅是为企业提供了数据支撑，而且为用户提供了更为便捷的信息和数据服务。
大数据体现的是数据的数量多，数据类型丰富。我们需要通过对数据的关系的的挖掘，才能最终将数据进行更好地利用。
谁是物联网？
物联网是什么呢？通俗的概念来讲，物联网就是通过网络信息技术和工业自动化控制技术将硬件和网络进行有效的集合并通过传感器进行对应的信息控制，以此达到对物件的自动控制的混合网络。通过网络我们知道“物联网（The Internet of things）就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用。”
随着工业控制、信息识别和互联网网络的发展，物联网将是下一个信息浪潮。
大数据与物联网的联系既有区别也关联。以小编的个人愚见，物联网行业如果需要有较好的发展，那么需要大数据强力的支持，而针对物联网行业的大数据，则是不断来源于物联网超级终端的数据采集。所以，物联网对大数据的要求相比于大数据对物联网的依赖更为严重。
大数据来自哪里？大数据会去哪里？
浅谈大数据的来源
大数据的来源这个问题其实很简单，大数据的来源无非就是我们通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、GPS信息、网络痕迹（购物，搜索历史等）、传感器收集的、用户保存的、上传的等等结构化或者非结构化的数据。
浅谈大数据能够带给我们什么
大数据能给我们带来什么？很多公司现在都在炒大数据的概念，但是真正能做好的有几个呢？大数据重在积累、强在分析、利于运用。没有经过多年的有意的数据收集、没有经过严谨细心的数据分析。那么，如何来谈论大数据能给企业或者个人来带来便捷呢？
大数据能带给企业的项目立项的数据支撑、精准化营销、电商的仓位储备等等。但是针对个人用户有时候就是麻烦了，因为你随时都可以接收到很多的营销短信、隐私暴露太多。另外对于个人用户大数据的好处是可以快速找到自己想要东西、为用户提供信息服务、获取消费指导等等。换个角度看问题的话，小编认为应该是利大于弊。
大数据是怎么带给我们想要的支撑？
庞大的数据需要我们进行剥离、整理、归类、建模、分析等操作，通过这些动作后，我们开始建立数据分析的维度，通过对不同的维度数据进行分析，最终我们才能得到我们想到的数据和信息。
1、 项目立项前的市场数据分析为决策提供支撑；
2、 目标用户群体趋势分析为产品提供支撑和商务支撑；
3、 通过对运营数据的挖掘和分析为企业提供运营数据支撑；
4、 通过对用户行为数据进行分析，为用户提供生活信息服务数据支撑和消费指导数据支撑。
如何通过大数据挖掘潜在的价值？
模型对于大数据的含义
模型有直观模型，物理模型，思维模型，符合模型等。我们在进行数据挖掘前需要考虑我们需要用这些数据来干什么？需要建立怎么样的模型？然后根据模型与数据的关系来不断优化模型。
只有建立了正确的模型才能让数据的挖掘和分析更有便捷。

F. 浅谈大数据对网络营销的影响

浅谈大数据对网络营销的影响

大数据的使用将贯穿整个网络营销过程，为企业的管理及决策提供有力的依据与支撑，能有效降低企业运营成本，改进企业管理，提高营销决策效率，提高企业的经营效益。以下是我将大数据分析纳入企业未来业务营销计划的五大好处。

1.有价值的见解

当企业使用预测分析时，它可以帮助公司进行长远规划。通过预测分析，企业可以查明趋势，了解客户，提高业务绩效，纳入战略决策，最终预测客户和竞争对手的行为。使用预测分析工具，企业能够预测什么类型的客户更有可能购买哪种类型的'产品。这些有价值的见解将有助于指导整个企业的营销策略。

2.减少障碍

在营销中，障碍可以被视为阻碍企业进入某一领域或业务行业的事务。大数据可以帮助企业减少这些障碍，使企业能够更好地与客户和社区建立联系。这个数据营销时代已经开始接触创业公司和小企业，他们现在面临的市场准入壁垒比过去要低。

由于从大数据获得的见解，企业更好地了解他们的消费者。拥有这种新知识，他们可以避开典型的障碍，如针对错误的市场，缺少他们的广告上的标志，或由于缺乏理解，导致其他简单的错误。

3.满足客户购买旅程的消费需求

数字革命已经改变了客户购买路径，从线性层次化流程改变为圆形的接触点模式。随着媒体数量的增加，无论是社交媒体还是在线评论，客户都会体验到探索公司的新方式。企业应对这种新的消费模式的最佳方法是在这些不同的点上满足客户。

信息技术，智能视频分析，以及数据收集的进步使企业有可能创建定制的服务，消费者将被吸引。利用大数据使客户提供无法抵抗的产品，可以帮助企业继续蓬勃发展。这些基于大数据提供的洞察力的交易和产品允许企业开发和发布更有可能赢得消费者青睐的产品。

4.客户忠诚度

使用大数据分析提供的洞察力来推动企业采取营销活动的营销人员可以更好地理解和满足他们的消费者。预测消费者的行为并满足他们的需求，有助于发展品牌和消费者之间的关系。大数据的洞察力允许企业培养和滋养这些关系，同时最终提高客户忠诚度。

5.收入增长

通过利用上面的大数据优势，可实现实质性收入增长。当利用从大数据分析收集的洞察力时，企业可以通过减少障碍，与客户进行战略性互动以及提高客户信赖度来增长收入。

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G. 网络安全与大数据技术应用探讨论文

网络安全与大数据技术应用探讨论文

摘要： 随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。

关键词： 网络安全；大数据技术；应用分析

前言

随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。

1网络安全问题分析

网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。

2大数据在网络安全中的应用

将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：

2.1数据采集效率

大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。

2.2数据的存储

在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapRece的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。

2.3实时数据的分析与后续数据的处理

在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。

2.4关于复杂数据的分析

在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。

3基于大数据技术构建网络系统安全分析

在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：

3.1数据源模块

网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。

3.2数据采集模块

大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。

3.3数据分析模块

对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。

4结语

在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。

参考文献：

[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.

[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.

[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.

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H. 浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐

在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文

1、大数据的基本概况

大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。

2、大数据的时代影响

大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：

(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。

(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。

(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。

另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。

3、大数据的应对策略

3.1 布局关键技术研发创新。

目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。

3.2 提高软件产品发展水平。

一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。

3.3 加速推进大数据示范应用。

大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。

3.4 优化完善大数据发展环境。

信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。

大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。

结构

论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。

1、论文题目

要求准确、简练、醒目、新颖。

2、目录

目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）

3、内容提要

是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。

4、关键词定义

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

5、论文正文

（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。

（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：

a.提出问题-论点；

b.分析问题-论据和论证；

c.解决问题-论证方法与步骤；

d.结论。

6、参考文献

一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。

7、论文装订

论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。

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